La apnea obstructiva del sueño (AOS) representa un problema de salud importante. Si bien la polisomnografía (PSG) sigue siendo el estándar de oro, su naturaleza intensiva en recursos ha alentado la exploración de otros enfoques alternativos. La mayoría de ellos se basaron en el análisis de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), pero solo unos pocos de ellos han presentado un enfoque basado en la recurrencia. El presente artículo aborda esta brecha mediante la integración de redes neuronales convolucionales (CNN) con el análisis de recurrencia de la VFC. Empleando tres bases de datos diferentes y disponibles públicamente del repositorio oficial de PhysioNet (Apnea-ECG, MIT-BIH y UCD-DB), el método presentado pudo exponer patrones ocultos dentro de la matriz de distancia del espacio de fase de la VFC, que es discernible en un nivel apropiado de abstracción a través de CNN.
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